@sentinelK 引用一下 AI 的回答,比我回答的更全面也更客观：
1. 拿“皇帝用金锄头”类比 code review ，是误判本质
这个比喻其实不准确。因为：

code review 本质上不是劳动重复，而是质量把控；

你不让一个经验丰富的工程师 review ，而交给一个没写过代码的人或者 AI 自动审查，就像是：

把质量管理交给了“没有验货经验”的流水线机器。

AI 现在能做 code review ，但 仍然依赖“人给 prompt + 人判断对错”，无法独立承担系统性代码审查。

说“code review 是皇帝用金锄头”，是把“质量判断”误当成了“机械劳动”。

2. 过度强调“萝卜快跑式的行业终局”，忽视当前现实
说“萝卜快跑已经没司机了”，暗示“AI 编程以后也不需要人了”，这个逻辑过于跳跃：

萝卜快跑能在“特定区域”跑，但离“全国范围全面取代司机”还远；

同样，AI 能生成代码，但离“完全代替架构设计、review 、bug 修复”还有很长的路。

现实情况是：

当前的 AI 编程，更像是自动档变速器，而不是“无人驾驶”。

你可以开得更快、更轻松，但你要懂得何时刹车、何时换线。

🎯 总结观点
这段话代表了一种 技术推动变革、别被情绪裹挟的理性立场，很有参考价值。但它的问题是：

低估了 code review 的复杂性，以为那只是体力活；

高估了 AI 当前阶段的能力，误以为已进入“无人驾驶”阶段；

忽视了“经验+判断”在工程质量中的长期价值。

🧭 一个更平衡的观点应是：
行业一定会 AI 化，但掌握基础原理、构建经验依然是不可替代的「核心竞争力」。
个体既要拥抱工具，也不能幻想工具能替代判断。
不要沉迷情怀，但也别把工程质量简化为“能自动干活”。

这才是既理解趋势、也尊重实践的正确姿势。